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AlexNet第一层中的卷积核形状是。第二层中的卷积核形状减小到，之后全采用。所有的池化层窗口大小为、步幅为2的最大池化。 AlexNet将sigmoid激活函数改成了ReLU激活函数，使计算更简单，网络更容易训练; AlexNet通过dropOut来控制全连接层的模型复杂度。
随着ReLU和dropout的提出，以及GPU和大数据带来的历史机遇，CNN在2012年迎来了历史突破 -- AlexNet. CNN的演化路径可以总结为以下几个方向：. 从LeNet到AlexNet. 进化之路一：网络结构加深. 进化之路二：加强 卷积 功能. 进化之路三：从分类到检测. 进化之路四：新增功能 ...
Feb 10, 2024 · 三、AlexNet网络结构分析. 论文中的模型作者用了两块GPU进行训练，即使用了模型并行的方法，这种方法会给模型的工程实践带来困难，所以在之后随着显卡性能的提升已很少使用，但目前在NLP领域，LLM（large language model）的训练再次遇到了算力瓶颈，以GPT为代表的大模型再次使用模型并行的方法进行训练。
而GPU显存和频率的不断提高，AlexNet最初的设计也逐渐过时，但AlexNet在深度学习中依旧处于里程碑级别的地位。 特别是其激活函数——ReLU，不仅使网络收敛迅速，而且后来被证明与人体内神经元的工作特性相似，不得不说，Hinton前期的科研成果还是非常伟大的。
AlexNet 是由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 在 2012 年提出的深度卷积神经网络。. 它在 2012 年 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上取得了突破性的成果，大大超越了当时的其他方法，从而引发了深度学习在计算机视觉领域的热潮。. AlexNet 是一个深度 ...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于CNN，但和2是另一条路线。 从肤浅的层面说，2和3的区别在于，2属于用于图像分类的CNN，3属于用于目标检测的CNN。 但是，我觉得，这个问题还是看图比较清楚。
AlexNet包含了八个学习层——5个卷积层和3个全连接层。 1.1 修正线性单元ReLU 相对于饱和非线性函数如tanh和sigmoid函数，不饱和非线性函数f(x)=max(0,x)在梯度训练时间上表现要快得多，称这种不饱和非线性的神经元为修正线性单元ReLU。
模型结构. 这个模型有一些 显著的特征。. 第一，与相对较小的LeNet相比，AlexNet包含 8 层（可学习层），其中有五层卷积和两层全连接隐含层，以及一个输出层。. 第一层中的卷积核大小是11×11，接着第二层中的是5×5，之后都是3×3。. 此外，第一，第二和第五个 ...
AlexNet相对于它出现之前的深度神经网络来说，96个卷积核的设计可以助于提高网络的表达能力，使其能够学习到更复杂的特征和模式。 同时，可以更充分地捕获输入图像的不同特征，从而提高了网络的性能。
vgg将Alexnet不到十层的网络拓展至二十层左右，增大了网络的非线性能力。. resnet 随着层数的增多，会出现一个梯度消失的问题。. resnet用残差结构提供了一个梯度高速公路，为深度加深打下基础。. 自此，深度网络超过了100层。. densenet 与resnet相比，densenet的跨层 ...
